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基于機器視覺的雞蛋品質檢測研究 |
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| 論文目錄 |
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| 摘要 | 第4-5頁 | | ABSTRACT | 第5頁 | | 第1章 緒論 | 第9-13頁 | | 1.1 選題背景與意義 | 第9頁 | | 1.2 國內外研究現狀及分析 | 第9-12頁 | | 1.2.1 國內研究現狀 | 第9-11頁 | | 1.2.2 國外研究現狀 | 第11-12頁 | | 1.2.3 國內外研究現狀總結 | 第12頁 | | 1.3 本文研究內容與技術路線 | 第12-13頁 | | 第2章 總體方案設計 | 第13-19頁 | | 2.1 照明系統設計 | 第13-15頁 | | 2.1.1 光源選擇 | 第13-14頁 | | 2.1.2 確定照明方案 | 第14-15頁 | | 2.2 相機和光源 | 第15-17頁 | | 2.2.1 相機選型 | 第15-16頁 | | 2.2.2 鏡頭選型 | 第16-17頁 | | 2.3 機器視覺系統搭建 | 第17-19頁 | | 第3章 雞蛋表面污斑檢測 | 第19-35頁 | | 3.1 雞蛋表面污斑圖片分析 | 第19-20頁 | | 3.1.1 采集污斑圖片 | 第19頁 | | 3.1.2 機器視覺圖像的亮度分析 | 第19-20頁 | | 3.2 局部特征的污斑增強 | 第20-25頁 | | 3.2.1 污斑圖像特征提取 | 第20-21頁 | | 3.2.2 局部特征提取 | 第21-25頁 | | 3.2.3 算法效果分析 | 第25頁 | | 3.3 基于快速中值濾波的污斑增強 | 第25-29頁 | | 3.3.1 快速中值濾波 | 第26-27頁 | | 3.3.2 污斑區域增強 | 第27-28頁 | | 3.3.3 二值化處理 | 第28-29頁 | | 3.4 二值化后形態學處理 | 第29-30頁 | | 3.5 算法效果 | 第30-31頁 | | 3.6 臟蛋與干凈蛋的識別 | 第31-34頁 | | 3.6.1 污斑及雞蛋表面積的計算 | 第31-32頁 | | 3.6.2 分類標準 | 第32-33頁 | | 3.6.3 臟蛋檢測結果及分析 | 第33-34頁 | | 3.7 本章小結 | 第34-35頁 | | 第4章 雞蛋表面裂紋檢測 | 第35-49頁 | | 4.1 雞蛋表面裂紋圖像分析 | 第35-36頁 | | 4.1.1 裂紋圖像灰度化 | 第35-36頁 | | 4.1.2 裂紋圖像亮度分析 | 第36頁 | | 4.2 雞蛋裂紋增強 | 第36-40頁 | | 4.3 圖像分割 | 第40-42頁 | | 4.4 裂紋的識別 | 第42-46頁 | | 4.4.1 輪廓邊緣去除 | 第42頁 | | 4.4.2 特征參數的選取與計算 | 第42-46頁 | | 4.4.3 裂紋識別的結果 | 第46頁 | | 4.5 破損蛋檢測結果與分析 | 第46-47頁 | | 4.6 本章小結 | 第47-49頁 | | 第5章 雞蛋新鮮度模型 | 第49-62頁 | | 5.1 整蛋圖像的提取 | 第49-51頁 | | 5.1.1 灰度化處理 | 第49-50頁 | | 5.1.2 閾值分割 | 第50頁 | | 5.1.3 圖像平滑 | 第50-51頁 | | 5.2 蛋黃特征的提取 | 第51-53頁 | | 5.2.1 灰度分析 | 第51頁 | | 5.2.2 直方圖均衡化 | 第51頁 | | 5.2.3 中值濾波和高斯平滑處理 | 第51-52頁 | | 5.2.4 反色處理 | 第52頁 | | 5.2.5 “與”運算 | 第52-53頁 | | 5.3 邊界去除與閾值分割 | 第53-55頁 | | 5.3.1 邊界去除 | 第53頁 | | 5.3.2 閾值分割 | 第53-55頁 | | 5.4 氣室的特征提取 | 第55-57頁 | | 5.4.1 空間轉換 | 第55-56頁 | | 5.4.2 分量提取 | 第56頁 | | 5.4.3 氣室提取 | 第56-57頁 | | 5.5 數據處理 | 第57-61頁 | | 5.5.1 圖像數據與實測數據的比較 | 第57-59頁 | | 5.5.2 哈夫值計算 | 第59頁 | | 5.5.3 蛋黃面積比與氣室面積比 | 第59頁 | | 5.5.4 哈夫值擬合 | 第59-60頁 | | 5.5.5 模型分析 | 第60-61頁 | | 5.6 本章小結 | 第61-62頁 | | 第6章 總結與展望 | 第62-64頁 | | 6.1 總結 | 第62頁 | | 6.2 創新點 | 第62-63頁 | | 6.3 展望 | 第63-64頁 | | 參考文獻 | 第64-68頁 | | 致謝 | 第68-69頁 | | 附錄 :攻讀學位期間的研究成果 | 第69頁 |
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論文編號BS4734367，這篇論文共69頁
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